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解決する課題

AIエージェントが一般的で構造の曖昧なレポートを生成する問題を解決します。トップクラスの機関研究に見られるプロフェッショナルな洗練さと厳密さが欠如したレポートの生成を防ぎます。単に検索結果を集約して文書を作成するのではなく、スタンフォードHAI、マッキンゼー、OpenAIなどの主要なグローバル機関が実際に使用している設計および執筆の慣習に従った、業界レポート、ホワイトペーパー、学術論文の生成フレームワークを提供します。

動作方法

このプロジェクトは、テキストベースのガイドラインとPythonユーティリティファイルから構成される「エージェントスキル」として実装されています。スタンフォードHAI、マッキンゼー、OpenAIなど41以上の高品質なレポートからパターンを逆引きして設計されています。トリガーが発生すると、エージェントは研究者、編集者、情報デザイナー、データ可視化スペシャリストの4つの異なる役割を採用し、プロダクションパイプラインを実行します。SVGチャートのライブラリ、自動目次生成のレンダリングエンジン、レイアウト、色の使用、執筆スタイル（例：結論をチャートタイトルに記述するなど）に関する厳格なガイドラインを含んでいます。

対象ユーザー

Claude Codeやその他のカスタムエージェントプラットフォームのユーザーで、プロフェッショナルな研究レポート、ホワイトペーパー、データインサイト、arXivスタイルの論文を生成する必要がある方々に最適です。

特徴

• 根拠に基づく基準: 41の実世界の機関レポートを定量的に分析して導き出された慣習。
• 役割ベースのワークフロー: 単純なテキスト生成を越え、複数の役割を持つプロフェッショナルな編集プロセスをシミュレート。
• 視覚的ツールキット: 8種類のチャートタイプに対応するPythonベースのインラインSVGライブラリとCSSベースのレンダリングシステムを備える。
• 厳格な編集論理: コンテンツの含む・含まないを明確な基準で判断：文を削除しても読者の結論に対する判断が変わらなければ、「作業ログ」として削除される。